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摘要
针对现有基于图卷积网络的推荐模型存在消息传播链路不完善、最终节点表示冗余的问题，本文提出了一种基于残差网络的轻量级图卷积推荐方法(ResLightGCN)。首先，引入残差结构建立同一节点相邻层之间的消息传播网络，扩充了信息传播路径；其次，从语义角度上优化最终节点的表示，即不考虑没有消息传播的图卷积层；最后，在四个公开数据集上对ResLightGCN进行评价，实验结果表明本论文提出的模型优于现有的几种基线模型，特别是在Yelp和Amazon＿Books数据集上，ResLightGCN模型的NDCG@10评价指标比最佳基线模型分别提升了16.2%和15.8%。
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